JP2016511483A - リモートセンサノードを備えた分散センサシステムならびに集中データ処理 - Google Patents

Abstract

分散センサシステムは、空間的に分散されたベースユニットのセットと、中央サーバと、を備え、これらはどちらもデータネットワークと通信する。各ベースユニットは、コントローラと１つ以上のセンサモジュールとを有し、各センサモジュールは、空気質パラメータを測定するように構成されたセンサを有する。各ベースユニットは、センサモジュールの各々に関連付けられた生センサデータを、データネットワークを介して送信し、中央サーバは、ベースユニットからの生センサデータを受信して、その生センサデータをデータベースに保存する。【選択図】 図１

Description

空気質とは、人間的な要求また目的の要件に対する相対的な空気条件の尺度である。屋外空気質の監視は、大気中の汚染物質濃度を測定することで、有害な大気汚染の可能性を検出するために行われる。屋外空気質の監視は、一般的には、様々な物理的ロケーションで監視局設備を用いて実施される。これらの監視局は、一酸化炭素、オゾン、粒子状物質、二酸化硫黄（ＳＯ₂）、二酸化炭素（ＣＯ₂）など、大気中に存在する汚染物質を測定する。また、家庭、学校、または職場など、閉ざされた空間における空気も汚染され得るので、屋内空気質の監視は、関心事となりつつある。従来の空気質モニタは、高価であり、また、正確に機能することを保証するためには複雑な較正手順が必要となる。

本発明の種々の実施形態について、以下の詳細な説明および添付の図面において開示する。

環境内の空気質を測定するための分散センサシステムの一実施形態を示すシステム図である。

本発明の実施形態におけるベースユニットをむき出しにした斜視図を示している。

本発明の実施形態におけるベースユニットの機能ブロック図を示している。

本発明の実施形態における較正用データテーブルの構成を示している。

本発明の実施形態における集中バックエンド較正方法を示すフローチャートである。

本発明の実施形態における現場での（ｉｎ−ｓｉｔｕ）較正方法を示すフローチャートである。

本発明の実施形態におけるデイジーチェーン方式の現場での較正方法を示すフローチャートである。

本発明の実施形態における較正用データテーブルの構成を示している。

本発明は、数多くの方法で実施することが可能であり、それには、プロセス、装置、システム、組成物、コンピュータ可読記憶媒体上で実現されるコンピュータプログラムプロダクトとしての実施、および／または、プロセッサに結合されたメモリに記憶された命令および／もしくはそれにより提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなど、プロセッサとしての実施が含まれる。本明細書では、このような実施形態、または本発明が取り得るその他の形態を、技術と呼ぶ場合がある。一般的に、開示されるプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で変更することができる。特に明記しない限り、タスクを実行するように構成されたものとして記載されるプロセッサまたはメモリなどのコンポーネントは、所与の時間に一時的にそのタスクを実行するように構成された汎用コンポーネント、またはそのタスクを実行するように作製された専用コンポーネントとして実現することができる。本明細書で使用される場合の「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された１つまたは複数のデバイス、回路、および／または処理コアを指す。

本発明の１つ以上の実施形態についての詳細な説明が、以下で、発明の原理を示す添付図面と共に提供される。本発明は、それらの実施形態に関連させて説明されるが、本発明は、いずれの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、請求項によってのみ限定され、また、本発明は、多くの代替案、変形、および均等物を網羅するものである。発明についての完全な理解を与えるため、様々な具体的詳細が以下の説明において記載される。これらの詳細は、例示目的で提供されるものであり、本発明は、これら特定の詳細の一部またはすべてを省いて、請求項に基づき実施することができる。明確にする目的で、発明が不必要に不明瞭になることがないよう、本発明に関連する技術分野で周知の技術的事項については詳細に記載していない。

図１は、環境内の空気質を測定するための分散センサシステムの一実施形態を示すシステム図である。図１を参照して、「センサノード」または「ノード」とも呼ばれる空間的に分散されたベースユニット１２０のセットを備える分散センサシステム１００は、環境からの測定値を取得するように構成されている。図１では、センサノードＡ〜Ｃ（１２０Ａ〜１２０Ｃ）を示している。システム１００内のセンサノードは、局所空気質を監視するために、屋内のロケーションまたは屋外のロケーションまたはその両方に配置することができる。いくつかの実施形態において、あるロケーションの空気質を評価するために十分な数の測定値を取得するために、あるロケーションにセンサノードのセットが戦略的に配置される。例えば、一実施形態では、建物内で空気質を監視するために、職場または工場などの建物内に、センサノードのセットを空間的に分散させる。

各ベースユニット１２０は、１つ以上のセンサモジュール（Ｓ＃）と、トランシーバを内蔵したコントローラ（ＣＴＲ）と、を有する。センサモジュールＳ＃は、特定の空気質パラメータを検出するためのセンサを内蔵している。センサモジュールは、様々に異なる空気質パラメータを検出するための様々なタイプのセンサを有し得る。ある設備内に配置されるベースユニット１２０のセットは、同じセンサタイプのセンサモジュールで構成することができる。例えば、ノードＡ、Ｂ、Ｃはすべて、センサモジュールＳ１およびＳ２を有する。また、ベースユニット１２０のセットは、異なるセンサタイプのセンサモジュールで構成することもできる。例えば、ノードＢおよびＣは、センサモジュールＳ３を有するが、ノードＡはこれを有していない。さらなる詳細は後述するように、本発明の分散センサシステムにおけるベースユニット１２０の顕著な特徴は、所望の環境パラメータを測定するために、所望の任意のタイプのセンサを組み込むことが許容されるように、ベースユニットを構成可能であるということである。

ベースユニット１２０の各々は、データネットワーク１１０を介して中央サーバ１０２と通信するために、トランシーバを有する。ベースユニット１２０は、イーサネット（登録商標）などの有線通信、または無線周波数（ＲＦ）、ＷｉＦｉ、ＺｉｇＢｅｅ、もしくは他の小電力近距離無線通信プロトコルなどの無線通信を採用することができる。コントローラＣＴＲは、ベースユニットのセンシング機能および通信機能を制御する。

中央サーバ１０２は、データ処理装置１０４と、較正用データ・データベース１０６と、センサデータ・データベース１０８と、を備える。中央サーバ１０２は、ベースユニット１２０からデータネットワーク１１０を介して受信した生センサデータを、センサデータ・データベース１０８に保存する。データ処理装置１０４は、較正用データベース１０６に保存されている較正用データを用いて生センサデータを処理することで、較正されたセンサデータを生成するように構成されており、そしてこれを用いて、センサノード１２０が配置されている設備における空気質を評価することができる。較正済みセンサデータは、同じくセンサデータ・データベース１０８に保存することができる。較正済みセンサデータならびに生センサデータは、１つ以上のアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）を介してアクセス可能とすることができ、これにより、ユーザは、分散センサシステム１００で取得された空気質測定値を監視することが可能となる。

本発明の分散センサシステムの別の顕著な特徴は、各センサモジュールによって、生センサデータが、保存および処理のために中央サーバに供給されるということである。本明細書において、生センサデータとは、そのセンサデータを生成した特定のセンサの性能特性に基づいて修正または較正されていないセンサデータを指す。多くのセンサは、時間に関して、ある程度非線形の特性を有し、センサは、経時的な非線形性または性能ドリフトの較正が必要である。典型的には、センサは、ある環境内でセンサが使用されている時間の経過とともにドリフトするゲインまたオフセットを有し得る。従来のセンサは、多くの場合、毎年など、定期的に較正されて、ゲイン補正値およびオフセット補正値のようなセンサの較正用データは、そのセンサ自体で保存されており、センサによってセンサデータが生成されているときに、その較正用データを用いてセンサデータが修正される。従来のセンサでは、センサの特性が、次の較正更新の前に、時間の経過とともにドリフトすると、較正用データは、そのセンサ用として、もはや正確ではない場合がある。しかしながら、センサは、その不正確な較正用データを、センサデータの較正または修正のために使用し続けることになる。従って、従来のセンサは、結果的に、較正誤差が取り込まれたセンサデータを生成してしまうことがあり、センサデータは修復不能に破損される。本発明の実施形態では、分散センサシステム１００は、集中バックエンド較正方法を実施し、この場合、ベースユニット１２０は、修正されていない生センサデータを中央サーバ１０２に通知する。生センサデータの較正は、中央サーバ１０２で実行されて、これにより、中央サーバで保存している較正用データを用いて、較正されたセンサデータを生成する。生センサデータを利用できることによって、中央サーバは、更新または補正された較正用データを用いて、較正されたセンサデータを生成することが可能となり、これによって、センサ測定値の正確さを確保することができる。さらに重要なことは、あるセンサの較正用データが不正確であることが後に判明して、新たな較正用データが生成された場合に、中央サーバは、そのセンサの生センサデータを取り出して、更新された較正用データを用いて生センサデータを再度較正することにより、較正されたセンサデータを再生成することができるということである。このようにして、使用された較正用データが不正確であることが判明した場合に、過去のセンサデータを補正することができる。従来のセンサでは、較正はセンサで実施されたものであり、生センサデータは一般的に利用できないため、過去のセンサデータの補正は不可能である。本発明の分散センサシステムにおける集中バックエンド較正方法について、さらに詳細に後述する。

図１では、較正用データとセンサデータは、２つのデータベースに保存されるものとして示している。この２つのデータベースは、２つの物理データベースまたは２つの論理データベースとすることができる。２つのデータベースの厳密な構成は、本発明の実施に重要ではない。較正用データおよびセンサデータの保存は、１つの物理データストレージまたは複数の物理データストレージにおいて実施される。

図２は、本発明の実施形態におけるベースユニットをむき出しにした斜視図を示している。図２を参照して、ベースユニット１２０またはセンサノード１２０は、ハウジング１３０内に封入されており、このハウジングは、その上に形成された通気孔１３６を有して、これにより、その中に収容されたセンサに達するように、ハウジング内への空気の拡散または空気の流れを可能としている。多くの実施形態では、ベースユニット１２０は、ハウジング１３０によって完全に包まれている。本例では、ベースユニットの内部構成を示すために、ハウジング１３０の上部を省いている。ベースユニット１２０は、コントローラ１８０がその上に形成されたプリント回路基板１３２を有する。コントローラ１８０は、プリント回路基板１３２に形成された１つ以上の集積回路を有し得る。例えば、コントローラ１８０は、ベースユニットの動作をサポートするためのプロセッサ集積回路およびメモリ集積回路を有することができる。コントローラ１８０は、さらに、該ベースユニットがデータネットワークと通信することを可能とするために、トランシーバ回路を有することもできる。コントローラ１８０は、データネットワークとの有線通信または無線通信を提供するように構成することができる。有線通信をサポートするために、ベースユニット１２０は、有線接続によってデータネットワークに接続するためのＵＳＢポート１３７およびイーサネットポート１３８などのデータポートを有することができる。また、ＵＳＢポート１３７は、さらなる詳細は後述するように、較正の目的などで、２つ以上のベースユニットを相互にデイジーチェーン接続するために用いることもできる。無線通信をサポートするために、ベースユニット１２０は、アンテナ（図示せず）を備えることができる。

本発明の実施形態では、ベースユニット１２０は、その中に１つ以上のセンサモジュール１４０が組み込まれている。各センサモジュール１４０は、所与の空気質パラメータを検出するための、特定のセンサタイプのセンサを有する。各センサモジュール１４０は、出力信号としてデジタル測定データを供給する。各センサモジュール１４０は、プリント回路基板１３２に形成された適合するレセプタクル１３４に接続されるユニバーサルコネクタを備えている。プリント回路基板１３２は、１つ以上のセンサモジュール１４０を受容するための適合するレセプタクル１３４のセットを有する。本実施形態では、ユニバーサルコネクタは、ＵＳＢコネクタである。このように構成された場合、ベースユニット１２０は、所望のセンサタイプのセンサモジュールを有するように構成することが可能である。構成可能なベースユニット１２０は、同じセンサタイプのセンサモジュールまたは異なるセンサタイプのセンサモジュールで構成することができる。また、ユニバーサルコネクタを備えるセンサモジュール１４０は、ベースユニットに取り外し可能に接続され、これにより、センサモジュールを取り外して置き換えることによって、ベースユニットを容易に再構成することができる。例えば、不具合が検出された場合に、センサモジュールを新たなセンサモジュールで置き換えることができ、または、関心のある別の空気質パラメータを監視するために、あるセンサタイプのセンサモジュールを別のセンサタイプのセンサモジュールで置き換えることができる。

適合レセプタクル１３４の各々は、プリント回路基板１３２に形成されたデータバスに接続されており、これはコントローラ１８０に接続している。適合レセプタクルに接続されたセンサモジュール１４０は、データバスを介してコントローラ１８０と通信する。ベースユニットに組み込まれたセンサモジュールの数およびタイプに関わりなく、コントローラ１８０は、センサモジュールの各々からデータネットワークへ、そして中央サーバへの、測定データの転送を制御および調整する。

図３は、本発明の実施形態におけるベースユニットの機能ブロック図を示している。図３を参照して、ベースユニット１２０（または「センサノード」）は、１つ以上のセンサモジュール１４０と通信するコントローラ１８０を有し、これは、ベースユニットの動作を制御するように構成されている。本例では、ベースユニットは、３つのセンサモジュール１４０−１〜１４０−３を有する。各センサモジュール１４０は、データバス１５２を介してコントローラ１８０にデジタル測定データを供給する。一実施形態では、データバス１５２は、シリアルデータバスである。

コントローラ１８０は、プロセッサ１８４と、メモリ１８６と、トランシーバのセット１８２と、を有する。コントローラ１８０は、各センサモジュールと通信して、センサモジュールからのデジタル測定データの受信およびデータネットワークへの転送を調整する。本実施形態では、コントローラ１８０は、有線通信と無線通信の両方を提供するために、トランシーバのセット１８２を有する。このようにして、ベースユニット１２０が設備に配置されているときに、ベースユニットは、その設備で使用可能であり得る種々の通信プロトコルのいずれか１つを用いて、データネットワークと通信することができる。本実施形態では、コントローラ１８０は、イーサネット（登録商標）、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ワイヤレスメッシュネットワーキングをサポートするトランシーバを有する。他の実施形態では、コントローラ１８０は、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）もしくは他の小電力近距離無線通信プロトコルなど、他の有線通信プロトコルまたは無線通信プロトコルをサポートすることができる。

センサモジュール１４０は、所与の空気質パラメータを測定するための、特定のセンサタイプのセンサ１４２を有する。例えば、センサ１４２は、一酸化炭素（ＣＯ）センサ、オゾン（Ｏ₃）センサ、二酸化硫黄（ＳＯ₂）センサ、または二酸化炭素（ＣＯ₂）センサなど、空気中の汚染物質を測定するためのセンサとすることができる。また、センサ１４２は、空気中の粒子状物質を測定するためのセンサとすることもできる。センサ１４２は、典型的には、アナログ出力信号として電流値または電圧値を提供する。アナログ出力信号は、アナログ出力信号を増幅および調整するアナログフロントエンド回路１４４に接続される。増幅されたアナログ出力信号は、次に、アナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）１４６に供給されて、デジタルセンサ出力信号にデジタル化される。デジタルセンサ出力信号は、マイクロコントローラ１４８に供給されて、これがインタフェース１５０とやりとりすることにより、デジタルセンサ出力信号はデータバス１５２上に伝送される。本実施形態では、マイクロコントローラ１４８は、デジタルセンサ出力信号を、データバス１５２上に伝送されるシリアルデータストリームとしてフォーマッティングする。図２におけるセンサモジュール１４０の構成は、例示的なものにすぎず、限定するものではない。センサモジュール１４０の厳密な構成は、センサモジュールがデジタルセンサ出力信号をコントローラ１８０へのデータバス上に供給するものでさえあれば、本発明の実施に重要ではない。他の実施形態では、センサ１４２は、直接、デジタルセンサ出力信号を提供することができる。その場合、センサモジュール１４０は、アナログフロントエンド回路またはＡＤＣを備える必要はない。

このように構成されて、センサモジュール１４０−１〜１４０−３の各々は、指定の空気質パラメータをセンサ１４２で測定する。各センサモジュール１４０−１〜１４０−３は、デジタルセンサ出力信号をコントローラ１８０に供給する。ベースユニット１２０内のコントローラ１８０は、１つ以上のセンサモジュール１４０−１〜１４０−３からのデジタルセンサ出力信号を受信する。コントローラ１８０は、中央サーバへの転送を待つデジタルセンサ出力信号をメモリ１８６に保存することができる。コントローラ１８０は、トランシーバ１８２でサポートされている通信プロトコルのうちの１つによってデータネットワークに接続する。コントローラ１８０は、生センサデータとしてのデジタルセンサ出力信号を、さらなる処理のために中央サーバに転送するように動作する。なお、コントローラ１８０では、デジタルセンサ出力信号を修正または較正することはなく、センサ１４２に関連した較正用データはベースユニットに保存されていないことに注目しておくと有益である。

図１から図３を参照して、分散センサシステム１００では、いくつかのセンサノード１２０を設備内に配置することができる。センサノードの各々は、取得した測定値の生センサデータを中央サーバに供給する。分散センサシステム１００は、集中バックエンド較正方式を実現することで、中央サーバにおいて生センサデータの較正を実行し、これにより、各センサノードが較正用データを保存して測定データを較正する負担を軽減する。また、集中バックエンド較正方式には、後に補正または更新された較正用データを用いて生センサデータを較正することができることで、センサデータの完全性が向上するという利点もある。

本発明の実施形態では、設備内に配置された全てのセンサのための較正用データを、中央サーバ１０２でデータベース１０６に保存する。それらのセンサの較正用データは、メーカによって作成されたものであり得る。製造現場でのセンサの最終試験において、例えばゲイン補正値とオフセット補正値である較正用データのセットを、センサに提供することができる。また、センサを、配置する前または配置する際に試験することで、そのセンサの較正用データのセットを取得することもできる。本発明の実施形態では、センサの較正用データのセットは、センサ識別子（センサＩＤ）と基板識別子（基板ＩＤ）によって識別されて、これにより、較正用データの各セットは、あるセンサノードの特定のプリント回路基板に接続された特定のセンサに一意に関連付けられる。また、センサノード内の各センサによって提供される生センサデータは、同様に識別されて、これにより、生センサデータの各セットは、あるセンサノードの特定のプリント回路基板上の特定のセンサに一意に関連付けられる。例えば、コントローラ１８０は、デジタルセンサ出力信号が中央サーバに送信される前に、各センサモジュールのデジタルセンサ出力信号に、基板ＩＤおよびセンサＩＤを追加する。このようにして、生センサデータが中央サーバに伝送されると、その生センサデータを、基板識別子とセンサ識別子によって、関連する較正用データと容易に対にすることができる。

図２に示すように、センサノード１２０は、コントローラ１８０がその上に形成されたプリント回路基板１３２を有する。基板ＩＤを用いて、ベースユニット内のプリント回路基板１３２およびその上に形成されたコントローラ１８０を一意に識別する。すなわち、基板ＩＤは、ベースユニットまたはセンサノードを一意に特定する。一実施形態では、基板ＩＤは、そのプリント回路基板に割り当てられたＭＡＣアドレスである。センサＩＤは、センサモジュール１４０またはセンサモジュール１４０内のセンサを一意に特定する。一実施形態では、センサＩＤは、センサモジュール１４０内のセンサのシリアル番号である。このように、基板ＩＤとセンサＩＤを用いることにより、センサノード１２０に組み込まれたセンサの較正用データおよび生センサデータを、一意に識別することができる。基板ＩＤとセンサＩＤの組み合わせによって、その特定の基板ＩＤを有する特定のセンサノードに組み込まれた特定のセンサを識別する。さらに重要なことは、センサモジュール１４０は、あるセンサノードから取り外して、他のセンサノードに組み込むことができるということである。このとき、そのセンサモジュールの生センサデータは、センサＩＤは同じままであるものの、新たな基板ＩＤに関連付けられる。基板ＩＤとセンサＩＤの両方を用いて、センサデータ（生センサデータまたは較正用データ）を識別することにより、そのセンサがどのセンサノードに組み込まれているかに関わりなく、センサのセンサデータのトレーサビリティが維持される。

図４は、本発明の実施形態における較正用データテーブルの構成を示している。較正用データテーブルは、中央サーバ１０２で較正用データベース１０６に保存することができる。図４を参照して、較正用データテーブル２００は、較正用データの複数のエントリを含み、各エントリは、センサＩＤと基板ＩＤによって識別される。所与のセンサＩＤと所与の基板ＩＤの各エントリに、そのセンサの較正用データ値のセットが格納される。一部の実施形態では、各エントリには、さらに、その較正用データが有効であるとみなされる日付範囲または時間範囲を示す有効日付範囲および較正タイムスタンプが関連付けられる。例えば、分散センサシステム１００は、いくつかのセンサの較正を週に一度実行することができる。その場合、そのセンサの較正用データは、有効日付範囲（開始日および終了日）が定められて、較正が行われた日付がタイムスタンプに記録される。何らかの理由で、一週間が経過して、再較正が行われなかった場合には、中央サーバは、そのセンサの較正用データの有効期限が切れていることを、テーブル２００内の有効日付範囲から知ることになる。

本発明の実施形態では、センサの較正用データ値は、１つ以上の較正項目を含み、それには、ゲイン補正値、オフセット補正値、勾配補正値、非線形スケーリング値、が含まれるが、ただしこれらに限定されない。較正項目には、さらに、リーク電流補正値、温度補償係数、およびＡＤＣ設定を含むことができる。一部の適用例において、較正用データテーブルは、ゲイン補正とオフセット補正のような較正項目の所与のセットを含むように作成することができ、センサ測定値の正確さを向上させるための新たな較正項目が後に発見される。例えば、センサ測定値の正確さを向上させるために、ＡＤＣゲインのための補正項目を導入することができる。その場合、その新たな較正項目を含むように、較正用データテーブル２００を更新することができる。中央サーバは、センサデータ・データベース１０８に保存されている生センサデータ、および較正用データ・データベース１０６に保存されている関係する各センサ用の更新された較正用データを用いて、較正されたセンサデータを再生成することが可能である。このように、集中バックエンド較正方式によって、正確な過去のセンサデータの分析が可能となる。

図４の較正用データテーブル２００は、例示的なものにすぎない。他の実施形態では、較正用データテーブルは、各センサＩＤに関連付けられた追加データを格納することができる。例えば、較正用データテーブルは、センサタイプまたは他の参照情報を特定するデータを含むことができる。較正用データテーブルは、さらに、そのセンサＩＤとその基板ＩＤの較正用データは、生センサデータの較正に使用されるべきかどうかを示す有効インジケータを含むことができる。較正用データテーブルの別の実施形態を、図８に示している。

図５は、本発明の実施形態における集中バックエンド較正方法を示すフローチャートである。図５を参照して、集中バックエンド較正方法２５０は、設備内の１つ以上のセンサノードから受信した生センサデータから、較正されたセンサデータを生成するために、分散センサシステム１００の中央サーバ１０２において実施することができる。処理２５２で、方法２５０は、システム１００の各センサノード内の各センサのため較正用データを維持する。一実施形態では、較正用データは、較正用データ・データベース１０６に保存されて、較正用データは、較正用データテーブルに維持される。較正用データの各エントリは、センサＩＤと基板ＩＤによって識別される。処理２５４で、中央サーバ１０２は、１つ以上のセンサノードからデータネットワークを介して、デジタルセンサ出力信号の形式の生センサデータを受信する。処理２５６で、中央サーバ１０２のデータ処理装置１０４は、生センサデータのそれぞれに関連付けられたセンサＩＤと基板ＩＤによって、生センサデータを識別する。方法２５０は、その生センサデータをセンサデータ・データベース１０８に保存することができる。

処理２５８で、データ処理装置１０４は、特定されたセンサＩＤと基板ＩＤに基づいて、そのセンサＩＤとその基板ＩＤに関連付けられた較正用データ値を取り出す。次に処理２６０で、データ処理装置１０４は、そのセンサＩＤとその基板ＩＤについて取り出した較正用データ値を用いて、生センサデータを調整または修正または較正する。このようにして、方法２５０は、較正されたセンサデータを生成する（処理２６２）。較正済みセンサデータは、センサデータ・データベース１０８に保存することができる。

図５の方法２５０は、１つ以上のセンサノードから受信した生センサデータについて、較正されたセンサデータを生成するためのバックエンド較正方法を記述している。また、方法２５０は、過去のセンサデータの分析を実行するために適用することもできる。すなわち、１つ以上のセンサの較正用データ値が更新された場合などに、センサデータ・データベースに保存されている生センサデータに対して方法２５０を適用することで、較正されたセンサデータを再計算することが可能である。その場合、方法２５０は、センサノードから生センサデータを受信する代わりに、センサデータ・データベースに保存されている、あるセンサＩＤと基板ＩＤの生センサデータを取得する。そして、その取得された生センサデータを、センサＩＤと基板ＩＤによって、較正用データ・データベースに保存されている較正用データ値と対にすることができる。データ処理装置１０４は、取得した生センサデータと、更新された較正用データ値から、更新された較正済みセンサデータを生成する。

本発明の分散センサシステムでは、センサ測定値の正確さは、各センサの較正用データの正確さに大きく依存する。センサ性能は、時間の経過とともにドリフトする傾向があるので、ある時点で取得された較正用データは、時間の経過とともに不正確になることがあり、較正されたセンサデータに誤差が取り込まれる。このため、多くの場合、センサの較正用データ値を更新するために、センサの再較正を定期的に実行することが必要となる。本発明の実施形態では、分散センサシステムは、中央サーバ内の較正用データの正確さを確保するための、設備内のベースユニット内のセンサの再較正を容易とするために、１つ以上のセンサ較正方法を実施する。

一実施形態では、分散センサシステムは、「ゴールデン」センサまたは基準センサを用いて、現場でのゴールデンセンサ較正方法を実施する。本明細書において、「ゴールデンセンサ」または「基準センサ」とは、これに照らして、同じタイプの他のセンサを試験または比較することが可能な、既知の実証された性能特性を有するセンサを指す。図２を再び参照して、ベースユニット１２０は、現場でのゴールデンセンサ較正を容易とするために用いることができるデータポート１３７を有する。本発明の実施形態では、そのベースユニット内のセンサモジュールのうちの１つと同じセンサタイプのゴールデンセンサを収容したセンサモジュールが、データポート１３７に接続される。場合によっては、ゴールデンセンサが被試験モジュールと同じ環境条件に順応できるように、ある程度の期間、ゴールデンセンサは被試験モジュールの近くに配置されなければならない。

このようにゴールデンセンサを接続して、ゴールデンセンサでセンサ測定データを取得し、これは、ゴールデンセンサのセンサＩＤおよびベースユニット１２０の基板ＩＤと共に、コントローラ１８０の動作によって中央サーバに送信される。中央サーバは、ゴールデンセンサからのゴールデンまたは基準センサ測定値として受信した生センサデータを、センサＩＤによって識別し、さらに、ゴールデンセンサが接続されたベースユニットを、基板ＩＤによって識別する。このとき、中央サーバは、さらに、ベースユニット内の被試験センサの試験センサ測定値としての生センサデータも受信し、これは、被試験センサのセンサＩＤと基板ＩＤによって識別される。ゴールデンセンサは、被試験センサの付近に配置されているので、ゴールデンセンサと被試験センサにより生成されるセンサ測定値は、ほぼ同じでなければならない。中央サーバは、このように、ゴールデンセンサ測定値と試験センサ測定値を受信して、センサ測定値の正確さを向上させるために被試験センサに適用されるべき補正係数を導出することができる。更新された較正用データ値は、センサＩＤと基板ＩＤによって識別されるように、その被試験センサのための較正用データテーブルに保存される。

現場でのゴールデンセンサ較正方法を用いる場合には、ゴールデンセンサモジュールを供給して、そのゴールデンセンサモジュールをデータポート１３７に接続することにより、ベースユニット内の各センサモジュールは、順に較正される。ベースユニットが複数のセンサモジュールを含む場合には、１つずつの較正方法は、実現が難しくなることがある。本発明の別の実施形態では、分散センサシステムは、「ゴールデン」ベースユニットまたは基準ベースユニットを用いて、現場でのゴールデンベースユニット較正方法を実施する。本明細書において、「ゴールデンベースユニット」または「基準ベースユニット」とは、これに照らして、同じセンサモジュールまたはセンサモジュールのサブセットを有する他のベースユニットを試験または比較することが可能な、既知の実証された性能特性を有するセンサモジュールの所与のセットを含むベースユニットを指す。ゴールデンベースユニットを使用するときには、ゴールデンベースユニットは、被試験ベースユニットの付近に配置される。場合によっては、ゴールデンベースユニットが被試験ベースユニットと同じ環境条件に順応できるように、ある程度の期間、ゴールデンベースユニットは被試験ベースユニットの近くに配置されなければならない。

このようにゴールデンベースユニットを配置して、ゴールデンベースユニットでセンサ測定データを取得し、これは、搭載されたセンサモジュールの各々のセンサＩＤおよびゴールデンベースユニットの基板ＩＤと共に、コントローラ１８０の動作によって中央サーバに送信される。中央サーバは、ゴールデンベースユニットからのゴールデンまたは基準センサ測定値として受信した生センサデータを、センサモジュールのセンサＩＤとゴールデンベースユニットの基板ＩＤによって識別する。このとき、中央サーバは、さらに、被試験ベースユニットのセンサモジュールからの試験センサ測定値としての生センサデータも受信し、これは、センサＩＤと被試験ベースユニットの基板ＩＤによって識別される。ゴールデンベースユニットは、被試験ベースユニットの付近に配置されているので、ゴールデンベースユニットと被試験ベースユニットにより生成されるセンサ測定値は、ほぼ同じでなければならない。中央サーバは、このように、ゴールデンベースユニットのゴールデンセンサ測定値と被試験ベースユニットの試験センサ測定値を受信して、センサ測定値の正確さを向上させるために被試験ベースユニット内のセンサに適用されるべき補正係数を導出することができる。更新された較正用データ値は、センサＩＤと基板ＩＤによって識別されるように、その被試験ベースユニットのセンサモジュールのための較正用データテーブルに保存される。

現場でのゴールデンベースユニット較正方法は、ベースユニット内のセンサモジュールをすべて一括して較正するために適用される。一部の実施形態では、複数のベースユニットが互いに近接して配置されている場合に、同じゴールデンベースユニットを用いて、そのゴールデンベースユニットから所定の距離内に設置されたベースユニット群を較正することができる。一部の実施形態では、各ベースユニットは、ＧＰＳ測位装置を備え、中央サーバは、各ベースユニットのＧＰＳ測位データを用いて、ゴールデンベースユニットに近接しているベースユニット群を特定する。

図６は、本発明の実施形態における現場での較正方法を示すフローチャートである。現場での較正方法は、上述のようなゴールデンセンサまたはゴールデンベースユニットを用いて実施することができる。図６を参照して、現場での較正方法２７０は、処理２７２で、中央サーバが、ゴールデンセンサからのものであると識別されるセンサ測定値を受信したときに開始し、このときのゴールデンセンサは、被試験ベースユニットに接続されたゴールデンセンサモジュールまたはゴールデンベースユニット内のゴールデンセンサであり得る。処理２７４で、中央サーバは、それらのセンサ測定値を、センサＩＤと基板ＩＤによって、ゴールデンセンサ測定値として識別する。ゴールデンセンサによる較正の場合には、センサＩＤは、ゴールデンセンサを特定している一方、基板ＩＤは、ゴールデンセンサが接続されたベースユニットを特定している。ゴールデンベースユニットによる較正の場合には、センサＩＤと基板ＩＤは、ゴールデンベースユニットを特定している。

処理２７６で、中央サーバは、被試験センサからの試験センサ測定値を受信する。ゴールデンセンサによる較正の場合には、センサＩＤは、被試験センサを特定している一方、基板ＩＤは、ゴールデンセンサが接続されたベースユニットを特定している。ゴールデンベースユニットによる較正の場合には、センサＩＤと基板ＩＤは、被試験ベースユニット内のセンサモジュールを特定している。被試験ベースユニットは、ゴールデンベースユニットに物理的に近接して配置されている１つ以上のベースユニットであり得る。処理２７８で、方法２７０は、ゴールデンセンサ測定値と被試験センサからの試験センサ測定値から、較正用データ値を評価する。処理２８０で、方法２７０は、被試験センサのための更新された較正用データ値を、較正用データテーブルに保存する。

一実施形態では、多点較正が実施される。すなわち、多重ゴールデンセンサ測定値と、被試験センサの多重試験センサ測定値を、いくつかの異なる環境条件下で取得し、例えば日中と夜間に、業務時間中または業務時間外に、取得する。多重センサ測定値から得られた較正用データ値によって、通常、より良好な結果が得られる。

別の実施形態では、１点較正が高頻度で実施される。すなわち、較正用データは、１つの環境条件下で取得されたゴールデンセンサ測定値から計算されるが、ただし方法２７０は、定期的に高頻度で繰り返される。較正用データを頻繁に更新することによって、やはり較正用データの正確さは向上する。

本発明の実施形態では、ゴールデンベースユニットと被試験ベースユニットは、デイジーチェーンまたはマスタ・スレーブ構成で接続される。このようにして、被試験ベースユニットからのセンサデータが、ゴールデンセンサデータと自動的に関連付けられることで、中央サーバは、較正中のセンサと、較正に使用されるゴールデンセンサデータを、容易に識別することができる。ゴールデンベースユニットが、マスタ・スレーブ構成で、被試験ベースユニットと接続される場合は、ゴールデンセンサ測定値は、被試験ベースユニットを介して中央サーバに伝送される。被試験ベースユニットのコントローラは、その基板ＩＤ（「試験基板ＩＤ」）を、ゴールデンベースユニットのセンサＩＤ／基板ＩＤに追加し、これによって、中央サーバは、ゴールデンセンサ測定値を、その被試験ベースユニットを介して供給されたものとして識別することができる。このようにして、同じ試験基板ＩＤで、続いて受信されるセンサ測定値はいずれも、それらのセンサ測定値が、その被試験ベースユニットからのものとして識別される。

図７は、本発明の実施形態におけるデイジーチェーン方式の現場での較正方法を示すフローチャートである。図７を参照して、デイジーチェーン方式の現場での較正方法３００は、処理３０２で、中央サーバが、被試験ベースユニットを介して伝送されたゴールデンベースユニットからのものであると識別されるセンサ測定値を受信したときに開始する。処理３０４で、中央サーバは、それらのセンサ測定値を、ゴールデンベースユニットのセンサＩＤと基板ＩＤによって、ゴールデンセンサ測定値として識別する。中央サーバは、さらに、ゴールデンセンサ測定値に追加された基板ＩＤによって、被試験ベースユニットを識別する。被試験ベースユニットの基板ＩＤは、「試験基板ＩＤ」と呼ばれる。

処理３０６で、中央サーバは、被試験ベースユニットからのセンサ測定値を、試験センサ測定値として受信する。処理３０８で、方法３００は、ゴールデンセンサ測定値と被試験ベースユニットからの試験センサ測定値から、較正用データ値を評価する。処理３１０で、方法３００は、被試験ベースユニット内のセンサモジュールのための更新された較正用データ値を、較正用データテーブルに保存する。ゴールデンセンサ測定値が中央サーバに伝送されるように被試験ベースユニットを介して送られる際に、ゴールデンセンサ測定値と被試験ベースユニットのセンサ測定値が自動的に相互に関連付けられることで、被試験ベースユニットのための較正用データを容易に更新することができる。

本発明の他の態様によれば、分散センサシステムは、基準センサまたは基準ベースユニットを用いることなく、ベースユニット内のセンサの較正を実施することができる。一実施形態では、分散センサシステムは、同じセンサタイプの近隣センサ群のネットワーク効果によって、クラウドソーシングによる較正を実施する。この分散センサシステムでは、通常、設備内にベースユニットのアレイが配置され、一群のそれらのベースユニットは、同様の環境条件を測定するのに十分に相互に近接している。同じようなセンサ測定値が期待される近隣ベースユニット群の性能を利用して、そのベースユニット群内のセンサを較正することができる。一実施形態では、同じようなセンサ測定値が期待される近隣ベースユニットは、ある較正グループに属するものとして指定される。中央サーバは、その較正グループのベースユニットのうちで、所与のセンサのセンサ測定値を比較する。その較正グループからのセンサ測定値の分析に基づいて、中央サーバは、それらのベースユニットの一部におけるセンサのための較正用データ値を補正する必要があり得ると判断することができる。その場合、中央サーバは、ベースユニットのそれらのセンサのための較正用データ値を更新して、更新された較正用データを、較正用データ・データベースに保存することができる。

本発明の別の一態様によれば、分散センサシステムは、ベースユニット内のセンサの較正を、その同じベースユニットで収集された周囲条件に関連したセンサデータを用いて実施する。一実施形態では、ベースユニットは、温度センサおよび／または湿度センサを有する。空気質パラメータを測定するための多くのセンサは、温度依存性および／または湿度依存性を有する。本発明の実施形態では、中央サーバは、ベースユニットで記録された温度データおよび／または湿度データを収集し、その温度データおよび／または湿度データを用いて、その同じベースユニット内の空気質センサにより生成されるセンサ測定値を較正する。このようにして、そのベースユニットのセンサ測定値から、温度依存性および／または湿度依存性を排除することができ、センサ測定値を、より正確にすることができる。

本発明のさらに別の一態様では、分散センサシステムは、ベースユニット内のセンサの較正を、センサの交差感度に基づいて実施する。一部の空気質センサは、対象汚染物質以外の汚染物質に反応する可能性のある交差感度を有する。このように、２つの異なる対象汚染物質用に設計された２つのセンサタイプが、空気中の同じ汚染物質にある程度反応することがある。例えば、オゾンセンサと一酸化窒素センサは、ある程度のセンサ交差感度を有する。その場合、オゾンセンサと一酸化窒素センサを備えたベースユニットでは、両センサからのセンサ測定値は、交差感度によって、ある程度互いに相関することになる。すなわち、オゾンセンサからのセンサ測定値が増加した検出レベルを示した場合には、一酸化窒素センサも、検出レベルに同様の増加を示すことになる。本発明の実施形態では、中央サーバは、既知の交差感度を用いて、センサからのセンサ測定値を分析することにより、センサ性能を監視および較正する。一実施形態では、中央サーバは、第１のセンサタイプの第１のセンサ群からのセンサ測定値と、第１のセンサタイプとのセンサ交差感度を有する第２のセンサタイプの第２のセンサ群からのセンサ測定値と、を受信する。中央サーバは、第１と第２のセンサ群のセンサ測定値に基づいて、較正用データの補正を生成する。

また、本発明の実施形態では、中央サーバは、第１のセンサタイプの第１のセンサ群からのセンサ測定値と、第１のセンサタイプとのセンサ交差感度を有する第２のセンサタイプの第２のセンサ群からのセンサ測定値と、を受信する。中央サーバは、センサ測定値とセンサ交差感度特性に基づいて、いくつかの異なるガスの種別構成、すなわち個々のガスの濃度を特定する。一実施形態では、既知の交差感度に基づいてセンサ測定値を分析することによって、所与のガスの濃度を特定することができる。

本発明のさらに別の一態様では、分散センサシステムは、既知の環境条件に基づいて、センサの較正を実施する。具体的には、中央サーバは、ある期間にわたって同じ環境条件下で取得されたセンサからのセンサ測定値を分析することにより、センサの較正を実施する。例えば、ベースユニットは、オフィスに設置されており、そのオフィスは、深夜と明け方の間の時間帯は、使用されていない。中央サーバは、ある期間（例えば、６ヶ月）にわたって、同じ時刻（例えば、午前２時）に、センサからのセンサ測定値を収集することができる。中央サーバは、ある期間にわたって同じ環境条件下でセンサから取得されたセンサ測定値を分析することで、傾向を特定する。中央サーバは、傾向分析に基づいて、センサの較正用データの補正を決定する。

一部の実施形態では、ベースユニットは、その中に組み込まれたセンサモジュールのためのセンサ較正用データを、そのベースユニットのローカルメモリに保存する。図３を参照して、ベースユニット１２０は、センサモジュール１４０−１〜１４０−３のための較正用データを、コントローラ１８０のメモリ１８６に保存することができる。コントローラは、それでも、生センサデータを中央サーバに送信するように動作する。しかしながら、本発明の実施形態では、コントローラ１８０で、生センサデータのローカル較正を実施して、ローカルに較正されたセンサデータを生成する。ローカルに較正されたセンサデータは、メモリ１８６に保存することができる。

本発明の他の態様では、データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいてセンサを較正する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、該方法は、第１のベースユニット内の基準センサからの基準センサ測定値を受信することと、第１のベースユニット内の基準センサを一意に識別するセンサ識別子と、第１のベースユニットを一意に識別する基板識別子によって、基準センサ測定値を識別することと、第１の被試験センサからの試験センサ測定値を受信することと、基準センサ測定値と試験センサ測定値を用いて、第１の被試験センサのための較正用データ値を評価することと、第１の被試験センサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

一部の実施形態では、第１の被試験センサは、第１のベースユニット内に設けられており、基準センサは、第１のベースユニットのデータポートに接続されるものであり、そして本方法は、さらに、第１の被試験センサを一意に識別するセンサ識別子と、第１のベースユニットを一意に識別する基板識別子によって、試験センサ測定値を識別することを含む。

一部の実施形態では、第１のベースユニットは、基準ベースユニットを構成し、第１の被試験センサは、第２のベースユニット内に形成されて、基準ベースユニットは、第２のベースユニットの付近に配置されており、そして本方法は、さらに、第１の被試験センサを一意に識別するセンサ識別子と、第２のベースユニットを一意に識別する基板識別子によって、試験センサ測定値を識別することを含む。

一部の実施形態では、第１のベースユニットは、基準ベースユニットを構成し、第１の被試験センサは、第２のベースユニット内に形成されており、そして本方法は、さらに、基準ベースユニットを、マスタ・スレーブ構成で、第２のベースユニットに接続することと、第２のベースユニットを介して基準センサ測定値を伝送することと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、第１のベースユニット内の基準センサを一意に識別するセンサ識別子と、基準ベースユニットを一意に識別する基板識別子と、第２のベースユニットを一意に識別する試験基板識別子によって、基準センサ測定値を識別することと、第１の被試験センサを一意に識別するセンサ識別子と、第２のベースユニットを一意に識別する基板識別子によって、試験センサ測定値を識別することと、第２のベースユニットの基板識別子を用いて、基準センサ測定値と第１の被試験センサからのセンサ測定値を関連付けることと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、複数の環境条件で取得された基準センサからの基準センサ測定値を受信することと、その複数の環境条件で取得された第１の被試験センサからの試験センサ測定値を受信することと、その複数の環境条件で取得された基準センサ測定値と試験センサ測定値を用いて、第１の被試験センサのための較正用データ値を評価することと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、基準ベースユニットから所定の距離内に配置された複数のベースユニット内の複数の被試験センサからの試験センサ測定値を受信することと、基準センサ測定値と被試験センサの各々の試験センサ測定値を用いて、その複数の被試験センサのための較正用データ値を評価することと、その複数の被試験センサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、被試験センサを有するベースユニットが基準ベースユニットから所定の距離内にあることを、そのベースユニットと基準ベースユニットからの測位データを用いて確認することを含む。

本発明の他の態様では、データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいてセンサを較正する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、該方法は、ある較正グループに属する近隣ベースユニット内の同じセンサタイプのセンサからセンサ測定値を受信することと、その較正グループ内のセンサのセンサ測定値を分析することと、その較正グループから受信したセンサ測定値を用いて、その較正グループ内の１つ以上のセンサのための較正用データ値を評価することと、その１つ以上のセンサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、その較正グループ内の近隣ベースユニットを、それらのベースユニット内の同じセンサタイプのセンサが同じようなセンサ測定値を生成することが期待される場合に、関連付けることを含む。

本発明の他の態様では、データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいてセンサを較正する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、該方法は、第１のベースユニット内の第１のセンサからの空気質に関連したセンサ測定値を受信することと、第１のベースユニットからの周囲条件に関連したセンサ測定値を受信することと、周囲条件に関連したセンサ測定値を用いて、第１のセンサのための較正用データ値を評価することと、第１のセンサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

一部の実施形態では、第１のベースユニットからの周囲条件に関連したセンサ測定値を受信することは、第１のベースユニットからの温度に関連したセンサ測定値を受信することを含む。

一部の実施形態では、第１のベースユニットからの周囲条件に関連したセンサ測定値を受信することは、第１のベースユニットからの湿度に関連したセンサ測定値を受信することを含む。

本発明の他の態様では、データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいてセンサを較正する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、該方法は、ベースユニット内の第１のセンサを、そのベースユニット内のセンサ交差感度を有する第２のセンサと関連付けることと、第１のセンサと第２のセンサからのセンサ測定値を受信することと、第１のセンサと第２のセンサからのセンサ測定値を分析することと、第１と第２のセンサからのセンサ測定値に基づいて、第１と第２のセンサのための較正用データ値を評価することと、第１と第２のセンサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

一部の実施形態では、本方法は、さらに、第１と第２のセンサからのセンサ測定値と、センサ交差感度特性に基づいて、第１のセンサによって測定されたガスの濃度を特定することを含む。

本発明の他の態様では、データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいてセンサを較正する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、該方法は、ある期間にわたって既知の環境条件下で、第１のベースユニット内の第１のセンサからの複数のセンサ測定値を受信することと、その複数のセンサ測定値を、傾向を特定するために分析することと、その傾向分析に基づいて、第１のセンサのための較正用データ値を評価することと、第１のセンサのための更新された較正用データ値を保存することと、を含む。

上記の実施形態は、明確な理解を目的として、ある程度詳細に記載しているが、本発明は、提示した詳細に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替の方法がある。開示された実施形態は、例示であって、限定するものではない。

Claims (16)

1. 分散センサシステムであって、
   データネットワークと通信する空間的に分散された複数のベースユニットであって、各ベースユニットは、コントローラと１つ以上のセンサモジュールとを有し、各センサモジュールは、空気質パラメータを測定するように構成されたセンサを有し、各ベースユニットの前記コントローラは、前記センサモジュールの各々に関連付けられた生センサデータを、前記データネットワークを介して送信するように構成されており、センサモジュールの前記生センサデータは、ベースユニット内のセンサモジュールのセンサを一意に識別するセンサ識別子と、当該分散センサシステム内で該ベースユニットを一意に識別する基板識別子と、によって識別される、複数のベースユニットと、
   前記データネットワークと通信する中央サーバであって、該中央サーバは、データ処理装置と１つ以上のデータベースとを有し、前記複数のベースユニットから生センサデータを受信して、その生センサデータをデータベースに保存するように構成された中央サーバと、
   を備える分散センサシステム。
2. 前記複数のベースユニットの各ベースユニットは、有線通信または無線通信によって、前記データネットワークと通信するように構成されている、請求項１に記載の分散センサシステム。
3. 前記複数のベースユニットのうちの第１のベースユニットと第２のベースユニットは、同じセンサタイプのセンサを有する、請求項１に記載の分散センサシステム。
4. 前記複数のベースユニットのうちの第１のベースユニットと第２のベースユニットは、異なるセンサタイプのセンサを有する、請求項１に記載の分散センサシステム。
5. 前記複数のベースユニット内の前記１つ以上のセンサモジュールの各々は、ユニバーサルコネクタを備え、各センサモジュールは、該ベースユニットに形成された適合するレセプタクルに取り外し可能に接続される、請求項１に記載の分散センサシステム。
6. 各ベースユニットは、前記コントローラを備えるとともに複数の適合レセプタクルが形成されたプリント回路基板を有し、前記基板識別子によって、ベースユニットの前記プリント回路基板を識別する、請求項５に記載の分散センサシステム。
7. 前記コントローラは、有線通信または無線通信をサポートするトランシーバを有する、請求項１に記載の分散センサシステム。
8. 前記中央サーバは、較正用データ・データベースとセンサデータ・データベースとを有し、前記センサデータ・データベースは、前記生センサデータを保存し、このとき、前記生センサデータの各エントリは、センサ識別子と基板識別子に関連付けられており、前記較正用データ・データベースは、前記ベースユニットの前記センサモジュールのセンサのための較正用データを保存し、このとき、較正用データの各エントリは、センサ識別子と基板識別子に関連付けられている、請求項１に記載の分散センサシステム。
9. 前記中央サーバは、前記生センサデータから、該生センサデータと同じセンサ識別子と基板識別子を有する較正用データを用いて、センサの較正されたセンサデータを生成する、請求項８に記載の分散センサシステム。
10. 前記中央サーバは、前記較正用データ・データベース内のセンサの前記較正用データを更新し、前記中央サーバは、前記センサデータ・データベースに保存されている前記生センサデータと、該生センサデータと同じセンサ識別子と基板識別子を有する前記更新された較正用データと、を用いて、前記較正されたセンサデータを再生成する、請求項９に記載の分散センサシステム。
11. 前記コントローラは、該ベースユニット内の少なくとも１つのセンサモジュールのための較正用データを保存するメモリをさらに有し、前記コントローラは、前記保存された較正用データを用いて、該ベースユニットにおいて前記生センサデータの較正を実施するようにさらに構成されている、請求項１に記載の分散センサシステム。
12. データネットワークを介して中央サーバと通信する空間的に分散された複数のベースユニットを備える分散センサシステムにおいて較正を実施する方法であって、各ベースユニットは、空気質パラメータを測定するように構成された１つ以上のセンサを有し、当該方法は、
    前記分散センサシステム内のセンサのための較正用データであって、ベースユニット内のセンサを一意に識別するセンサ識別子と、前記分散センサシステム内で該ベースユニットを一意に識別する基板識別子と、に関連付けられているセンサの較正用データを、データベースに維持することと、
    第１のベースユニット内の第１のセンサからの生センサデータを受信することと、
    前記第１のセンサを識別する第１のセンサ識別子と、前記第１のベースユニットを識別する第１の基板識別子と、によって、前記生センサデータを識別することと、
    前記第１のセンサ識別子と前記第１の基板識別子を用いて、前記第１のセンサのための較正用データを取得することと、
    前記取得した較正用データを用いて、前記生センサデータを調整することと、
    前記第１のセンサの較正されたセンサデータを生成することと、を含む方法。
13. 前記第１のセンサの前記生センサデータをデータベースに保存することと、
    前記第１のセンサ識別子と前記第１の基板識別子によって識別される前記第１のセンサのための前記較正用データを更新することと、
    前記第１のセンサ識別子と前記第１の基板識別子を用いて、前記第１のセンサの前記生センサデータを前記データベースから取得することと、
    前記更新された較正用データを用いて、前記生センサデータを調整することと、
    前記第１のセンサの更新された較正済みセンサデータを生成することと、をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記較正用データは、ゲイン補正値、またはオフセット補正値、または勾配補正値、または非線形スケーリング値を含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記分散センサシステム内のセンサのための較正用データをデータベースに維持することは、
    各センサのための較正用データに、有効日付範囲を関連付けることを含む、請求項１２に記載の方法。
16. 前記分散センサシステム内のセンサのための較正用データをデータベースに維持することは、
    各センサのための較正用データに、有効インジケータを関連付けることを含む、請求項１２に記載の方法。

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